OpenAI: GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex adalah model OpenAI dalam keluarga GPT-5.2, yang dirilis oleh penyedia pada 14 Januari 2026. Ini adalah versi upgrade dari GPT-5.1-Codex, yang dioptimalkan untuk rekayasa perangkat lunak dan alur kerja coding. Model ini dirancang untuk melayani sesi pengembangan interaktif dan eksekusi independen yang panjang untuk tugas rekayasa yang kompleks. Model ini berada dalam kategori teks, dan fokusnya adalah kode bukan percakapan umum, yang membentuk sisa kemampuan terbaiknya.

Model ini menerima teks dan gambar sebagai input dan mengembalikan teks sebagai output. Context window-nya adalah 400,000 token, dan output maksimumnya adalah 128,000 token. Input gambar berguna ketika materi yang Anda analisis adalah screenshot, diagram, atau rendering antarmuka bukan teks sumber. Kombinasi context window besar dan budget output besar berarti Anda dapat memberikan seluruh potongan repository, spesifikasi panjang, atau stack trace yang panjang dan tetap mendapatkan jawaban substansial kembali dalam satu panggilan.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Eksekusi independen yang panjang untuk tugas rekayasa kompleks menjadikannya kandidat untuk pekerjaan multi langkah seperti membaca codebase, merencanakan perubahan, dan melaksanakannya di banyak file. Sesi interaktif cocok untuk alur kerja gaya pair programming, refactoring, pembuatan test, dan debugging dari trace atau screenshot build yang gagal. Structured outputs dan dukungan tool membuatnya dapat digunakan sebagai inti penalaran agen yang membaca file, menjalankan perintah, atau memanggil layanan lain. Input gambar memperluas ini ke tugas di mana artefak yang relevan bersifat visual, misalnya mengubah mockup desain atau diagram menjadi kode.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "openai/gpt-5.2-codex", sehingga SDK dan klien OpenAI yang ada berfungsi hanya dengan perubahan base URL dan key. Parameter request yang didukung adalah include_reasoning, max_completion_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools, dan verbosity. Dalam praktiknya, reasoning_effort dan verbosity memungkinkan Anda menukar pertimbangan dan panjang jawaban dengan latency, max_completion_tokens membatasi output, response_format dan structured_outputs membatasi bentuk balasan, dan tools dengan tool_choice menghubungkan model ke function calling. Seed membantu ketika Anda menginginkan sampling yang dapat diulang.

Karena disetel untuk coding, model chat serbaguna mungkin lebih cocok untuk tugas tanpa komponen rekayasa, seperti copy marketing atau percakapan terbuka. Kualitas respons dan latency juga bergantung pada bagaimana Anda mengatur reasoning_effort dan verbosity, jadi ada baiknya melakukan benchmark pengaturan tersebut terhadap workload Anda sendiri sebelum berkomitmen. Tidak ada batasan yang dinyatakan pada modalitas input atau parameter di luar yang tercantum di sini.